NTT-ATの「WinActor Manager on Cloud Ver.4.0」が示すAIとRPA連携の未来:業務自動化への影響と価値

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背景

企業のDX推進において、RPAは定型業務の自動化に大きく貢献してきました。近年は、非定型な情報処理や複雑な業務プロセスへの対応が求められるようになり、RPAにAIエージェントを組み合わせる次世代の業務自動化が注目されています。

新機能概要

「WMC Ver.4.0」に新規追加された「MCPサーバー」機能では、MCPクライアントとして動作するAIエージェントからの要求に応じて、シナリオを実行できる仕組みを提供します。

例えば、「●●を分析して報告書を作成して」とAIエージェントに指示すると、AIエージェントが必要なデータを収集・分析し、要点を整理します。その後、WinActorが報告書のフォーマットに沿って内容を自動入力し、指定されたシステムや帳票に転記します。これにより、従来人手で行っていた分析・まとめ・入力作業を大幅に削減し、業務のスピードと正確性を劇的に高めることが期待されます。

AIエージェントとWinActorの連携による自動化フロー

主な特長

1. AIエージェントとの連携が可能

「WMC Ver.4.0」を介して、AIエージェントからWinActorシナリオを実行できるようになります。これにより、AIが収集した情報をもとにWinActorが確実に処理を実行する高度な自動化が可能になります。従来のようなAPI仕様の事前把握や技術的な知識は不要で、自然言語によるやり取りだけでワークフローを自動化できます。

2. 既存資産の最大活用

すでにWinActorを利用中の企業は、現在保有しているシナリオをそのまま活用し、AIエージェントとの連携を簡単に実現できます。初期設定を行うことで、追加開発や複雑な設定をすることなく、自然言語による指示だけで高度な自動化処理を開始できます。これにより、導入コストや工数を抑えながら、業務の精度を大幅に改善します。

3. 安全で標準化された通信

「WMC Ver.4.0」が提供する「MCPサーバー」は、AIエージェントと外部ツール・データ(データベース・ファイルシステムなど)を安全かつ標準化された通信方法で接続します。これにより、定型的な業務を正確に実施しつつ、非定型な情報処理まで含めた自動化を、導入コストや工数を抑えて実現できます。

MCPサーバーの役割

「MCPサーバー」は、RPAとAIエージェントをつなぐ橋渡し役として機能し、両者の連携を円滑にする重要な役割を担います。業務自動化は、これまで「RPA(手足)」と「AIエージェント(頭脳)」の二つの役割に分かれていました。この二つが連携することで、AIが「判断」し、RPAが「実行」する高度な自動化が可能になります。

企業が得られる価値

1. WinActor利用中の企業

既存シナリオをそのまま活用し、追加開発なしでAIエージェントとの連携を実現できます。

2. AIエージェントを利用中・検討中の企業

AIエージェントを活用し、WinActorとの連携で業務実行力を強化します。AIの判断力とRPAの確実性を組み合わせ、投資効果を最大化できます。

提供開始日

2026年2月16日

WinActorについて

WinActorは、2010年にNTTアクセスサービスシステム研究所で開発されたWindows端末上の作業を自動化する技術をベースに、NTT-ATが2014年に製品化しました。「プログラミングスキルがなくても現場の担当者が使える操作性=現場フレンドリー」をテーマに進化し、日本企業のバックオフィス業務の自動化において多くの実績を誇ります。2025年3月末には導入社数8,500社を突破し、販売開始から13年目を迎えました。今後もAIとの連携を強化し、日本企業に最適なAX・DXに貢献していく方針です。

WinActorロゴ

詳細はNTTアドバンステクノロジ株式会社の公式サイトをご覧ください。

AI Workstyle Lab編集部コメント

NTTアドバンステクノロジによる「WinActor Manager on Cloud Ver.4.0」は、企業のDX推進において新たな局面を開くものです。AIエージェントの柔軟な判断力とRPAの確実な実行力を組み合わせることで、これまで自動化が困難だった非定型業務や複雑なプロセスへの適用が現実的になります。既存のWinActor資産を最大限に活用しつつ、追加開発を抑えて高度な自動化を実現できる点は、多くの企業にとって導入のハードルを下げるでしょう。特にデータ分析、報告書作成、顧客対応など、判断を伴う業務の効率化に大きく貢献し、コスト削減と生産性向上に直結すると考えられます。これにより、企業はより戦略的な業務にリソースを集中できるようになるでしょう。

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記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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